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fvcore

FAIR开发的轻量级计算机视觉库 提供核心共享功能

fvcore是FAIR开发的轻量级计算机视觉库,为多个框架提供核心共享功能。它包含常用PyTorch组件、FLOP计数工具、参数计数、BatchNorm统计重计算和超参数调度器等特性。该库支持Detectron2、PySlowFast和ClassyVision等项目,所有组件经过严格测试,兼容Python 3.6+和PyTorch环境。

fvcore

支持乌克兰

fvcore是一个轻量级核心库,提供了FAIR开发的各种计算机视觉框架中最常用和最基本的共享功能,如Detectron2PySlowFastClassyVision。该库中的所有组件都经过类型注解、测试和基准测试。

FAIR的计算机视觉团队负责维护这个库。

特性:

除了一些基本实用工具外,fvcore还包括以下特性:

  • fvcore.nn中的常用PyTorch层、函数和损失函数。
  • 一个分层的每运算符浮点运算计数工具:详见此说明
  • 递归参数计数:参见API文档
  • 重新计算BatchNorm总体统计数据:参见其API文档
  • 一个无状态、尺度不变的超参数调度器:参见其API文档

安装:

fvcore需要PyTorch和Python >= 3.6。

使用以下方式之一进行安装:

1. 从PyPI安装(每日更新)

pip install -U fvcore

2. 从Anaconda Cloud安装(每日更新)

conda install -c fvcore -c iopath -c conda-forge fvcore

3. 从GitHub安装最新版本

pip install -U 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'

4. 从本地克隆安装

git clone https://github.com/facebookresearch/fvcore
pip install -e fvcore

许可证

该库根据Apache 2.0许可证发布。

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